En este momento estás viendo Prueba de un solo tallo

¿Qué es una prueba de una sola línea?

Una prueba de una cola es una prueba estadística en la que un campo crítico se distribuye unilateralmente para que sea mayor o menor que un cierto valor, pero no ambos. Si la muestra que se está probando cae en el área crítica unilateral, se aceptará la hipótesis alternativa en lugar de la hipótesis nula.

Una prueba de una cola también se llama hipótesis de guía o prueba de guía.

Conceptos básicos de la prueba de una sola línea

La prueba de hipótesis es un concepto básico en la estadística inferencial. Se ejecuta una prueba de hipótesis para determinar si una afirmación es verdadera o no, a la luz de los parámetros de la población. Una prueba realizada para mostrar si la media de la muestra es mucho mayor que y se considera una prueba de dos colas mucho más pequeña que el promedio de la población. Cuando la prueba se configura para mostrar que el promedio de la muestra sería mayor o menor que el promedio de la población, se denomina prueba de una cola. La prueba de una sola cola recibe su nombre de la prueba de distancia debajo de una de las colas (lados) de una distribución normal, aunque la prueba también se puede utilizar en otras distribuciones no normales.

Antes de que se pueda realizar la prueba de una cola, se deben establecer hipótesis nulas y alternativas. La hipótesis nula es una afirmación que el investigador espera negar. La afirmación sustentada por el rechazo de la hipótesis nula es una hipótesis alternativa.

traer llave traer

  • Una prueba de una cola es una prueba de hipótesis estadística que se establece para mostrar que la media de la muestra sería mayor. o más baja que la población promedio, pero no ambas.
  • Usando una prueba de una cola, el analista está probando si la relación puede estar en una dirección de interés, mientras ignora por completo la posibilidad de una relación en otra dirección.
  • Antes de ejecutar una prueba de una cola, el analista debe establecer una hipótesis nula y una hipótesis alternativa y establecer un valor de probabilidad (valor p).

Ejemplo de una prueba de una sola línea

Supongamos que los analistas están tratando de demostrar que un administrador de cartera superó al índice S&P 500 en cualquier año en un 16,91%. Pueden configurar el nulo (H.0) y una alternativa (H.a) hipótesis como:

H.0: μ ≤ 16,91

H.a: μ> 16,91

La hipótesis nula es la medida que el analista espera rechazar. La hipótesis alternativa es la afirmación hecha por el analista de que el administrador de la cartera se desempeñó mejor que el S&P 500. Si el resultado de la prueba de una cola rechaza el nulo, la hipótesis alternativa será apoyada. Por otro lado, si el resultado de la prueba no rechaza el valor nulo, el analista puede analizar e investigar más a fondo el desempeño del administrador de la cartera.

La región de rechazo es solo un lado de la distribución de muestreo en una prueba de una sola cola. Para averiguar cómo se compara el rendimiento de la inversión de la cartera con el índice de mercado, el analista debe ejecutar una prueba de significancia de la cola superior en la que los valores extremos caen en la cola superior (derecha) de la curva de distribución normal. La prueba de una sola cola realizada en el área de la cola superior o derecha de la curva le mostrará al analista cuánto más alto es el rendimiento de la cartera que el rendimiento del índice y si la diferencia es significativa.

1%, 5% o 10%

Los niveles de significancia más comunes (valores p) usados ​​en una prueba de una cola.

Determinación de la importancia en un ensayo de un solo thailed

Para determinar la importancia de la diferencia en los rendimientos, se debe especificar un nivel de significancia. El nivel de significancia casi siempre se indica con la letra «p», que significa probabilidad. El nivel de significancia es la probabilidad de que se determine falsamente que la hipótesis nula es incorrecta. El valor de significancia usado en una prueba de una cola es 1%, 5% o 10%, aunque se puede usar cualquier otra medida de probabilidad a discreción del analista o estadístico. El valor de probabilidad se calcula asumiendo que la hipótesis nula es verdadera. Cuanto menor sea el valor p, más fuerte será la evidencia de que la hipótesis nula es falsa.

Si el valor p resultante es inferior al 5%, la diferencia entre las dos observaciones es estadísticamente significativa y se rechaza la hipótesis nula. Siguiendo nuestro ejemplo anterior, si p-value = 0.03, o 3%, entonces el analista puede estar seguro 97 de que los rendimientos de la cartera no fueron justos o estuvieron por debajo del rendimiento del mercado para el año. Por lo tanto, rechazarán H.0 y respaldando la afirmación de que el administrador de la cartera superó al índice. La probabilidad calculada en una cola de una distribución es la mitad de la probabilidad de una distribución de dos colas si se han probado medidas similares utilizando ambas herramientas de prueba de hipótesis.

Usando una prueba de una cola, el analista está probando si la relación puede estar en una dirección de interés, mientras ignora por completo la posibilidad de una relación en otra dirección. Usando nuestro ejemplo anterior, el analista está interesado en si el rendimiento de una cartera supera el rendimiento del mercado. En este caso, no es necesario que proporcionen un informe estadístico de una situación en la que el administrador de la cartera obtuvo un rendimiento inferior al índice S&P 500. Por esta razón, las pruebas unilaterales solo son apropiadas cuando no es importante probar el resultado en el otro extremo. de la distribución.